¿Puede la IA razonar como los humanos? Un simple test de 'lavado de coches' lo pone en duda y se convierte en meme
Una pregunta básica que hasta un niño sabría resolver, se ha convertido en todo un meme en redes debido a la respuesta de herramientas de IA como ChatGPT, Gemini o Perplexity.
Teniendo en cuenta las continuas noticias que hay cada día sobre inteligencia artificial, son muchos los que realmente tienen miedo de que esta tecnología acabe adelantándoles por la derecha.
Si bien es cierto que, al poseer un conocimiento total de todo tipo de temas, esto puede parecer cierto o que va a suceder más pronto que tarde, siempre hay pequeños momentos de luz que te hacen comprender que estamos ante un sistema basado en probabilidades, una máquina, que está bastante lejos de tener nuestra inteligencia.
Buena muestra de ello es una prueba que se ha hecho viral. Una sencilla pregunta que deja totalmente desarmada a la IA y, en concreto, a chatbots que creemos tan celestiales como ChatGPT, Gemini o Perplexity.
El planteamiento del test es el siguiente: "Tengo que lavar mi coche. Donde tengo que ir está a 100 metros de mi casa. ¿Debería ir andando o en coche?".
Como puedes ver, la respuesta de estos tres grandes modelos es la misma. Ellos consideran que, dada la cercanía, debería ir andando. La realidad es que han caído todos en una trampa de lógica y razonamiento muy simple.
Todo esto sucede mientras Google, OpenAI, Microsoft y un largo etcétera de compañías nos prometen que sus modelos ya son capaces de razonar de forma lógica. Pero, como ya puedes ver, debajo de todo solo hay redes neuronales que a veces carecen del más común de los sentidos.
Eso sí, un pequeño matiz. Aunque nosotros no hemos podido comprobarlo, en Reddit algunos usuarios confirman que solo los modelos de Gemini (en sus versiones Pro y Fast) han logrado resolver el problema planteado. Su versión gratuita, por otro lado, no.
La gran debilidad de estos modelos de IA: la falta de sentido común situacional
Seguramente te preguntes por qué sucede esto. Es simple y todo reside en su naturaleza como modelo estadístico y no como una entidad con conciencia del mundo físico. Para nosotros, la situación es una escena lógica, por muy cercano que esté el lugar para lavar el coche.
Sin embargo, para la IA, no hay imágenes ni realidad física, solo hay etiquetas de texto. Cuando lee '100 metros', su programación interna activa de inmediato un patrón de eficiencia que ha aprendido de miles de artículos sobre salud y ecología: distancia corta es igual a caminar.
Este fallo se debe a que la IA funciona mediante la predicción de la palabra más probable en una secuencia, lo que se conoce como loro estocástico. El modelo no razona que el coche es, al mismo tiempo, el medio de transporte y lo que requiere el servicio.
Simplemente detecta dos conceptos que aparecen mucho en su base de datos: una distancia mínima y una recomendación de transporte. El problema es que el algoritmo deja a un lado el contexto implícito que para cualquier humano es puro sentido común.
Por otro lado, también hay que hablar del sesgo de la instrucción directa. Muchas veces, estas herramientas están configuradas para intentar ser lo más útiles y correctas posible según los estándares modernos de sostenibilidad.
Al leer que el lugar al que quieres ir está tan cerca, el sistema prioriza la norma general de ahorro de combustible sobre la lógica de la situación. La IA no se detiene a pensar que, si vas andando, cómo llega el coche al lavadero. Simplemente procesa la pregunta como un problema matemático de desplazamiento y aplica la solución que considera mejor.
Estos fallos, conocidos como fallos de razonamiento de mundo cerrado, son la pieza clave en todo lo que se consideraría inteligencia. La IA es increíblemente buena resumiendo textos o programando, pero pésima entendiendo las reglas físicas básicas que un niño de cuatro años ya tiene claras.
Por eso, cuando Mustafa Suleyman o Sam Altman dicen que la IA va a sustituir a todos los trabajadores de oficina en 18 meses, no está de más recordar estos ejemplos. Si una IA no entiende que no puedes lavar un coche si no lo llevas al lavadero, imagínate los problemas que puede crear gestionando la logística de una empresa real sin humanos de por medio.
